社員インタビューを撮影しても、会社紹介のきれいな話だけになり、候補者が知りたい仕事の具体像を伝え切れていないことはないでしょうか。
長い会話をそのまま短くすると、前後の文脈や本人の言い回しが失われ、会社が言わせた広告のように見えます。
この記事では、質問設計、同意、AI整理、短尺化、公開後の評価を説明します。
株式会社ラクボは、AI導入を単体ツールの設定で終わらせず、業務設計、確認、運用、改善までを一つの仕組みとして支援しています。実務で止まらず、担当者が判断できる状態を重視しています。
候補者の判断に必要な質問を先に作る
質問は会社の魅力だけでなく、一日の流れ、難しかった場面、助けを求める方法、向く人、入社前との違いを含めます。回答を誘導せず、具体的な出来事を聞きます。役職や勤続年数が異なる複数人を選ぶと、単一の成功談に偏りません。
撮影前に、使用媒体、公開期間、編集方針、削除依頼の窓口を説明し、本人の同意を記録します。顧客名や機密情報を話さない範囲も共有します。
AIで発言候補を整理し原文へ戻る
文字起こしにタイムコードを付け、AIには仕事内容、つまずき、支援、成長、候補者への助言へ分類させます。魅力的に言い換えさせるのではなく、候補区間と原文を返させます。表情や間も意味を持つため、採用前に映像で確認します。
本人が言っていない成果や感情を補わず、複数箇所をつないで別の意味に見せないようにします。字幕で文法を整える場合も、本人確認を通します。
一本一テーマで短尺と本編を作り分ける
短尺は『入社後に驚いたこと』『未経験で最初に覚えたこと』など一テーマに絞ります。本編は仕事内容、支援、成長を順に見せ、短尺から詳しい採用ページへ進める導線を作ります。華やかな場面だけでなく、実際の作業環境も映します。
採用領域のAI活用全体は採用業務をAIで効率化する方法と分け、候補者評価を動画制作AIへ任せないようにします。
再生数より応募前の理解を測る
評価は再生数に加え、採用ページ遷移、説明会参加、応募前質問、面接辞退理由、入社後の認識差を見ます。反応の良い社員だけを繰り返し使わず、職種と働き方の多様性を保ちます。
公開後に職務や制度が変わったら更新し、古い動画を残し続けません。候補者の質問を次のインタビュー項目へ戻せば、採用動画が一方的な会社説明ではなく判断材料になります。
小さな制作では、一職種につき社員二人、質問三つ、短尺二本から始めます。採用担当は候補者の疑問、現場責任者は仕事内容、本人は発言と映像利用を確認します。公開前確認をメールだけで済ませず、編集後の映像を本人が見られるようにします。応募数が増えても仕事内容の誤解が増えたなら成功ではありません。面接で繰り返される質問や辞退理由を次回動画へ戻し、会社に都合の良い声だけを選ばないようにします。
初回実装では、まず「候補者の判断に必要な質問を先に作る」と「AIで発言候補を整理し原文へ戻る」を一つの対象で確認し、次に「一本一テーマで短尺と本編を作り分ける」までを担当者と手作業で通します。最後に「再生数より応募前の理解を測る」の指標を決めてから自動化範囲を広げます。一度に全件へ適用せず、修正理由、判断者、元データ、停止条件を記録してください。小さな試験で人が直した箇所を残すことが、AIの出力を増やすより再現性の高い運用につながります。
この運用を自社のデータ、担当者、承認ルールに合わせて構築したい場合は、ラクボのAI動画・SNS運用の自動化設計をご覧ください。現在の業務から小さく試す範囲を整理したい方は、採用動画 AI 社員インタビューについて相談できます。